книги2 / 341

Dj – доля занятых в j-ом муниципальном образовании в общей численности занятых в период t;

N – число муниципальных образований в регионе. Динамическое разложение формулы (1) имеет вид:

∆ = ∑ =1 ∆ + ∑ =1 ∆ + ∑ =1 ∆ ∆ . (3)

Темп прироста производительности общественного труда в регионе определяется = ∆⁄ , а темп прироста производительности общественного труда j-го муниципального образования - = ∆ ⁄ . Темп прироста доли занятых в j-ом муниципальном образовании определяется = ∆ ⁄ . Относительная производительность общественного труда j-го муниципального

Первое слагаемое уравнения (3) отражает влияние на производительность общественного труда изменений внутри муниципальной экономики («эффект внутри»), второе слагаемое отражает влияние на производительность труда процессов перераспределения трудовых ресурсов между муниципальными образованиями региона («эффект между»), третье слагаемое - взаимное действие указанных эффектов («эффект эмерджентности»). Для учета влияния эффектов Балацкий Е.В., Екимова Н.А. представили уравнение (4) в виде структурного баланса:

(5)

Таким образом, результатом первого этапа анализа является оценка сложившейся системы расселения в регионе, оценка концентрации в сформировавшихся агломерациях. На втором этапе проводится структурный анализ производительности труда в муниципальных экономиках, учитывающий перераспределение трудовых ресурсов между территориями региона («эффект между») и собственные потенциалы роста («эффект внутри»).

На следующем этапе на основе демографических показателей муниципальных образований Калужской области (var 1-var 5) построена диаграмма рассеивания, отражающая близость муниципальных образований по отдельным показателям демографического развития. В качестве базовой переменной (переменной Х) была принята var 1 – численность населения муниципального образования, в качестве переменной Y приняты остальные четыре признака (var 2, var 3, var 4, var 5). Результаты оценки рассеивания муниципальных образований по переменным «Численность населения муниципального образования» (var 1) и «Доля населения моложе трудоспособного возраста» (var 2).

Рассеивание муниципальных образований на основе переменных «Численность населения муниципального образования» (var 1) и «Доля населения трудоспособного возраста» (var 3) отражает не перспективную, а текущую ситуацию с обеспеченностью трудовыми ресурсами экономики муниципальных образований.

101

Характер наклона средней линии показывает, что с ростом численности населения муниципального образования повышается доля населения трудоспособного возраста. Приведенные данные также позволяют отмечать преобладание значительной части муниципальных образований над линией, что указывает на наличие в этих территориях относительно высокого процента трудоспособного населения. Наилучшие значения демонстрируют городские округи Калуги и Обнинск, а также Боровский муниципальный район. Фактически это означает, что в среднесрочной перспективе данные муниципальные образования могут не испытывать серьезных проблем с обеспеченностью трудовыми ресурсами, однако в долгосрочной перспективе ситуация будет определяться процессами естественного и миграционного прироста (убыли) населения [7, с.215].

Все муниципальные образования Калужской области имеют отрицательные показатели естественного прироста населения. Наклон средней линии указывает на следующую тенденцию: наиболее крупные по численности жителей муниципальные образования имеют более низкие показатели естественной убыли населения. Наименьшие значения естественной убыли населения отмечаются в муниципальных образованиях северной части Калужской области – т.н. «Московский клин»: Боровский, Жуковский муниципальные районы, а также городской округ Обнинск. Эти территории попадают в зону влияния Московской агломерации, локализуют крупные инвестиционные проекты развития, что способствовало улучшению демографической ситуации в них за последние годы [8, с.466].

Результат рассеивания, полученный по переменным «Численность населения муниципального образования» (var 1) и «Доля населения моложе трудоспособного возраста» (var 2) показывает близость полученных оценок. Территории, имеющие относительно благоприятную структуру трудовых ресурсов, характеризуются наименьшими показателями естественной убыли, напротив, муниципальные образования с неблагоприятным соотношением доли населения моложе трудоспособного возраста имеют высокие показатели естественной убыли. В качестве иллюстрации вывода можно отметить, что показатель естественной убыли в городских округах Обнинск и Калуга составил 1,1‰ и 3‰ соответственно, в Жуковским и Боровском муниципальных районах

– 2‰ и 2,9‰, тогда как в Спас-Деменском и Барятинском муниципальных районах значение данного показателя составило 12,8‰ и 11,9‰.

Неблагоприятная ситуация, связанная с естественной убылью населения в Калужской области, частично компенсировалась положительными миграционными процессами на отдельных территориях. Город Обнинск на фоне естественной убыли 1,1‰ показывает 25,3‰ миграционного прироста. В г. Калуге, напротив, в 2018 г. естественная убыль 3‰ усугублена 8,7‰ миграционного оттока.

Тенденция предыдущих лет была более благоприятной, что обеспечила высокую концентрацию жителей в городе. В целом, наклон средней линии указывает, что для крупных муниципальных образований характерны более низкие показатели миграционного прироста, что может объясняться высокими значениями стоимости жилья и иных расходов домашних хозяйств.

102

Приведенные данные анализа показывают неравномерность системы расселения жителей п муниципальным образованиям Калужской области. Городские округа Калуга и Обнинск смещены вдоль линии распределения вправо дальше других муниципальных образований, что отмечает их как наиболее населенные муниципальные образования Калужской области.

На очередном этапе проведен анализ влияния на производительность труда структурных сдвигов в экономике («эффект внутри») и занятости («эффект между»). Из него следует, что в целом для Калужской области характерно повышение производительности труда на 13,2% за счет изменения структуры экономики и на 45,9% - благодаря изменениям в структуре занятости и перераспределению трудовых ресурсов между территориями.

Демографически благополучные муниципальные образования – городские округи Калуга и Обнинск обеспечивали рост производительности труда за счет внутри регионального перелива рабочей силы. Вклад Калуги в рост производительности общественного труда региона составляет 79,5%, Обнинска

– 11.6%. Учитывая, что в Калуге проживает около 35% жителей региона, а в Обнинске – 12%, эти города располагают наилучшими по качеству инфраструктурами (с т.з. внутри региональных сопоставлений), рост производительности труда в этих экономиках был в значительной мере обеспечен притоком жителей. Кроме того, в последнее десятилетие в экономике этих муниципальных образований были реализованы крупные инвестиционные проекты региона, что также способствовало притоку новых жителей и трудовых ресурсов, на что указывает эффект эмерджентности [9, с.491].

Относительно благополучные с демографической точки зрения муниципальные образования кластера 3, в сравнении с г. Калуга и г. Обнинск имеют более низкие показатели по доли трудоспособного населения, более высокую естественную убыль населения. В повышении производительности общественного труда Калужской области эти территории обеспечили 11,6%. Существенную роль в динамике производительности труда этих территорий играют изменения в структуре экономики («эффект внутри»). Частично изменению структуры экономики этих территорий способствовало влияние Московской агломерации. Кроме того, как отмечалось ранее, в муниципальных образованиях этого кластера реализованы крупные инвестиционные проекты Калужской области, обеспечившие структурную перестройку экономики и рост производительности труда.

Муниципальные образования ещё одного кластера представляют собой сельские территории, совокупный вклад которых в рост производительности труда составил менее 1,5%. Однозначные оценки причин роста производительности труда («эффект внутри» или «эффект между») дать невозможно в силу близости показателей. Это территории с наиболее сложной для региона демографической ситуацией, обусловленной низкой численностью населения и высокими показателями естественной убыли.

Результаты проведенного анализа показали наличие существенного влияния структурных аспектов демографии и занятости на производительность труда в регионе. Гипотеза исследования подтвердилась: в Калужской области

103

сформировалась «центрально-периферийная» система расселения и пространственного размещения экономической деятельности [10, с.172].

В регионе выделены группы муниципальных образований, дифференцированных по демографическим показателям. Демографически благополучными муниципальными образованиями являются региональные центры – город Калуги и город Обнинск. Эти городские округи в совокупности концентрируют более 46% жителей региона, характеризуются лучшими показателями доли трудоспособного населения. Рост производительности труда в экономике Калужской области на 79,5% был обеспечен ростом производительности в экономике города Калуги и 11,6% - города Обнинск. Рост производительности труда в экономике этих муниципальных образований в большей мере обеспечен за счет притока трудовых ресурсов и в меньшей – за счет структурной перестройки экономики.

Другая группа муниципальных образований – промышленные и промышленно-сельскохозяйственные территории, характеризующиеся более низкими демографическими показателями. Для этих муниципальных образований характерна более низкая доля трудоспособного населения, более высокая естественная убыль. Благодаря реализации Правительством Калужской области на территории этих муниципальных образований крупных инвестиционных проектов, рост производительности труда был обеспечен структурной перестройкой экономики. Рост производительности за счет перераспределения трудовых ресурсов на эти территории незначителен. Кроме того, отдельные муниципальные образования этой группы граничат (или находятся в непосредственной близости) с Московской областью, что заведомо исключает возможность конкуренции за трудовые ресурсы с мегаполисом, но способствует структурной перестройке экономики.

Третья группа муниципальных образований – сельские территории. Это наиболее многочисленная группа территорий, совокупный вклад которых в рост производительности труда в экономике Калужской области меньше 1,5%. Демографическая ситуация в этих муниципальных образованиях является наиболее сложной, поскольку на протяжении последних лет именно с этих территорий происходил отток трудовых ресурсов в экономические центры. Ключевой отраслью экономики муниципальных образований данной группы является сельское хозяйство. Отсутствие крупных инвестиционных проектов, обеспечивающих высокопроизводительные рабочие места в базовой отрасли, недостаток мер политики региона по структурной перестройке и диверсификации экономики этих муниципальных образований существенно ограничивают возможности роста производительности труда.

По итогам представленного многофакторного анализа наиболее вероятностными представляются следующие посылы.

1. Концентрация экономической активности и перераспределение трудовых ресурсов в региональные центры способствует существенному росту производительности труда. Примерами такого развития являются городские округи Калуга и Обнинск, обеспечившие рост производительности труда благодаря притоку трудовых ресурсов («эффект между»).

104

2. Территории, которые в силу наличия высокопроизводительных рабочих мест в экономике, инфраструктурных ограничений и состояния структур повседневности не могут обеспечить приток трудовых ресурсов, более интенсивно реализуют проекты структурной перестройки экономики, повышая производительность труда за счет создания большего числа высокопроизводительных рабочих мест («эффект внутри»).

Дифференциация внутри регионального социально-экономического развития имеет объективную основу, обусловленную широким спектром факторов социальной, экономической и организационно-правовой природы. Кроме того, процессы, определяющие неравенство в социально-экономическом развитии муниципальных образований региона, имеет исторические предпосылки, обусловленные политикой административного размещения производительных сил, решениями федеральных властей, инициирующих проекты отраслевого, пространственного инвестиционного развития.

Наличие существенной дифференциации в развитии территорий формирует негативные предпосылки социально-экономического развития региона в целом, инициирует нежелательные процессы перераспределения ресурсов развития, в первую очередь трудовых ресурсов, населения. Отток жителей приводит к снижению деловой активности территории и сокращению ее налогового потенциала, что в перспективе влияет на качество социальных сервисов, условия жизнедеятельности и сокращению количества и качества рабочих мест.

Принятая в декабре 2022 г. Стратегия социально-экономического развития Калужской области до 2040 г. определяет четыре приоритета: 1) «Социальное благополучие»; 2) «Высокотехнологическое лидерство»; 3) «Новая инвестиционная открытость»; 4) «Территориальная пересборка». При этом следует обратить внимание, определяемые Стратегией приоритеты в той или иной мере обеспечивают решение проблем дифференциации муниципальных образований Калужской области, однако в качестве самостоятельного стратегического направления вопросы пространственного развития региона не определены.

Соотношение динамики индекса физического объема ВРП и индекса производительности труда в Калужской области позволяет констатировать, что развитие региона обеспечено за счет интенсивных факторов роста.

Список литературы

1.Афанасьева Е.Е., Корева О.В., Тихий В.И. Политика внутри регионального выравнивания как составная часть региональной политики и инструмент снижения социально-экономической асимметрии внутри субъектов Федерации // Вестник Евразийской науки, 2019 №5, https://esj.today/PDF/07ECVN519.pdf (дата обращения 11.12.2022).

2.Балацкий Е.В., Екимова Н.А. Межрегиональный структурный фактор роста производительности труда в России. Мир новой экономики. 2019;13(3). С.

90-102.

3.Борисов А.В. Проблемы и перспективы развития экономики Российской Федерации на современном этапе//Вопросы государственного и муниципального управления. – 2022. - №12. – С.213-216.

105

4.Гафарова Е.А. Эмпирические модели регионального экономического роста с пространственными эффектами: результаты сравнительного анализа // Вестник Пермского университета. Серия: Экономика. 2017. Т. 12. № 4. С. 561574.

5.Дворядкина Е.Б., Белоусова Е.А. Тенденции развития муниципальных районов в национальном экономическом пространстве // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2020. Т. 13. № 1. С. 87–105.

6.Клевцова К. С. Вопросы развития российской экономики на современном этапе// Молодой ученый. — 2021. — № 3 (137). — С. 342-344.

7.Колесникова О.Н. Внешнеэкономические тенденции развития РФ на современном этапе//Вестник Курской государственной академии. – 2021. - №2.

–С.213-216.

8.Круглов В.Н., Тютин Д.В. Региональный опыт борьбы с бедностью: поиски и находки. Управленческий учёт. – №3. – 2021. – с. 462-471. – ISSN 18148476.

9.Круглов В.Н., Тютин Д.В. "Инновационный аспект развития агропромышленного производства в регионах Российской Федерации". "Управленческий учет", выпуск 8 ч. 3 – 2021, стр. 492-498. – ISSN 1814-8476.

10.Круглов В.Н., Алексеева Е.В., Ушакова Н.А., Чичерова В.Н. Деятельность ФТС России в области контроля за обеспечением соблюдения торговых ограничений. Вестник академии знаний, №52 (5), 2022, стр. 171-176. – ISSN 2304-6139 (print); ISSN 2687-0983 (online).

106

2.2. Многомерная классификация регионов Приволжского Федерального округа по источникам формирования налогового потенциала9

Налоговый потенциал является важнейшей категорией, которая используется для оценки уровня налоговых поступлений страны, регионов и муниципальных образований. Налоговые поступления выступают основой формирования доходной части бюджетов, в связи с чем, особый интерес вызывают вопросы оценки этих доходов, их пределов и возможности увеличения.

В данной работе нами проанализированы исследования отечественных и зарубежных налоговедов, посвященных категории «налоговый потенциал». По результатам систематизации определений и характеристик данной категории были выделены основные критерии классификации. К таким критериям мы отнесли:

1)качественная характеристика;

2)количественная характеристика;

3)прикладная направленность исследования;

4)используемый научный подход;

5)отношение к категории налогоспособность;

6)время формирования и оценки;

7)территориальный признак.

Современные налоговеды исследуют различные аспекты налогового потенциала, включая и влияние на него различных факторов. Многие вопросы все еще остаются неясными и требуют новых научных подходов. Недостаточность единой методики анализа факторов налогового потенциала является проблемой, требующей усовершенствования методологии исследования, включая анализ источников формирования этого показателя. Вышесказанное свидетельствует об актуальности темы исследования.

Существует различные подходы к оценке налогового потенциала [10, с.28]. Нами рассмотрен ресурсный подход к анализу налогового потенциала, который заключается в оценке его источников формирования. Теоретическое обоснование данного подхода дано в работе [10, с. 70].

Для проведения исследования нами изучались официальные данные различных открытых источников информации. В частности, нами были использованы данные Федеральной налоговой службы, Федеральной службы государственной статистики, а также Единой межведомственной информационной статистической системы. Эти данные касались периода 2021 года и охватывали 14 регионов Приволжского федерального округа.

Методическую основу исследования составили статистические методы, а именно корреляционно-регрессионный и кластерный анализ. Для обработки исходной информации и решения поставленных задач использовались пакеты прикладных программ Microsoft Excel и Statistica.

По результатам исследования выделены и структурированы факторы, обуславливающие величину налогового потенциала регионов; классифицированы территории субъектов Приволжского федерального округа

9 Автор раздела: Бакирова Р.Р.

107

по уровню реализации составляющих налогового потенциала. В работе исследовалась дифференциация регионов по уровню финансово-экономического потенциала, определяющего развитие бизнеса.

На рисунке 1 отражены этапы многомерной классификации регионов по налоговому потенциалу.

•построение системы показателей, отражающих источники формирования налогового потенциала регионов

1 этап

• перевод показателей к унифицированной шкале

2 этап

• проведение кластерного анализа регионов по каждой укрупненной группе показателей К1, К2, К3

3 этап

Рисунок 1 - Этапы многомерной классификации регионов по налоговому потенциалу

На первом этапе исследования нами составлена система показателей, отражающих источники формирования налогового потенциала регионов.

Для анализа источников формирования налогового потенциала регионов была разработана система показателей. В этой системе учитываются фактические налоговые поступления, которые доминируют в налоговом потенциале. Эти поступления преимущественно формируются за счет налогов на прибыль и НДФЛ.

Изменение налоговых поступлений в региональные бюджеты сильно зависит от социально-экономических процессов и их влияния на налогооблагаемые базы.

108

Существует множество факторов, которые могут стимулировать или тормозить развитие регионального бизнеса. Для полноты анализа мы рассматриваем три основных источника формирования налогового потенциала регионов: инновации, финансы и экономика.

Каждый из этих источников характеризуется набором статистических показателей, состав которых определен информационной возможностью Росстата.

Комплекс показателей, с разбивкой на рассмотренные выше три группы, представлен на рисунке 2.

Рисунок 2 - Система показателей источников налогового потенциала [10, с. 117]

109

Критерии, определяющие инновационный потенциал в группе K1, включают в себя следующие статистические показатели:

1.Уровень инновационной активности организаций, выраженный в процентах.

2.Объем инновационных товаров, работ и услуг на душу населения, выраженный в тысячах рублей на человека.

3.Степень износа основных фондов организаций, выраженная в процентах.

4.Затраты на инновационную деятельность на душу населения, выраженные в тысячах рублей на человека.

5.Валовый региональный продукт на душу населения, выраженный в тысячах рублей на человека.

6.Удельный вес организаций с веб-сайтом, выраженный в процентах от общего числа обследованных организаций.

7.Инвестиции в основной капитал, выраженные в миллионах рублей.

8.Используемые передовые производственные технологии, выраженные в единицах на человека.

Такие показатели позволяют определить инновационный потенциал предприятий и оценить их готовность к внедрению новых технологий и подходов в работу.

Группа данных К2 отражает финансовый потенциал региона и включает следующие показатели:

1.Вклады (депозиты) юридических лиц в рублях, привлеченные кредитными организациями на начало года на душу населения, выраженные в тыс. руб./чел.

2.Вклады (депозиты) юридических лиц в иностранной валюте, привлеченные кредитными организациями на начало года на душу населения, выраженные в тыс. руб./чел.

3.Общий объем прибыли (убытка), полученный действующими кредитными организациями на душу населения, выраженный в тыс. руб./чел.

4.Доходы консолидированного бюджета на душу населения, выраженные

втыс. руб./чел.

5.Страховые премии (взносы) на душу населения, выраженные в тыс.

руб./чел.

6.Сальдированный финансовый результат организаций на душу населения, выраженный в тыс. руб./чел.

7.просроченная задолженность по заработной плате на одного работника, перед которым имеется просроченная задолженность, выраженный в тыс. руб./чел.

8.Доля убыточных организаций в общем объеме, выраженная в процентах. Группа данных К3 характеризует экономический потенциал региона и

включает следующие показатели:

110